软件介绍Confluence是一款简单便捷的办公软件。通过Confluence中文版用户可以随时随地在线编辑文档、文件，并与团队成员实时分享、协作，从而有效的提高工作效率。Confluence软件特性空间空间是页面的组合，可以创建不限数量的空间每个空间都有自己的权限设置，由空间管理员将权限分配到用户和组Confluence提供多种方法将空间内容导出为HTML、PDF、XML、Word等格式Confluence的每个空间具有属于该空间的博客，博客内容可以是通知、行程、状态报告或任何与时间相关的信息点击空间中的“查看标签”页面查看空间中的全部标签，点击任一标签查看具有该标签的页面，并且可以进一步点
SaaS厂商还挺多挺杂的。具体要列举的话，还是按照分类来吧。通用业务和垂直行业的SaaS对使用方来说，一般分为业务通用型和垂直行业型。通用型是可以服务所有企业的，比如CRM（客户管理软件）、HR软件、协同办公软件，考勤软件等，垂直行业型则是针对特定行业提供服务。业务通用：行业垂直：如果分厂商，则有三种：传统软件厂商、创业型SaaS厂商以及互联网厂商。各自优势有所区别，实践路径也各有不同传统软件厂商，在软件开发能力和行业大客户方面颇具积累，SaaS产品通常以传统软件系统为依托创业型厂商，发展背景是源于对某一类企业痛点和需求的洞察，所以较轻量的产品可以覆盖更细分的赛道互联网巨头，本身具备的流量优势
后台最近不少朋友问我，秋招或者社招简历中，如何填充项目经历，写哪些，怎么写，小厂经历是不是不加分，大厂经历有木得，要不要编撰几个……这些问题的背后，都指向一个非常重要的关注点：简历中公司/项目的质量以及潜在加分点有多少。普遍认为，大厂的经验要比小厂好；明星项目的经验要好过不知名项目。这个观点的逻辑正确在于：你在大厂，参与的明星项目，担任的角色是核心或者主要人员，最少是独立Hold一块业务，或者某几个需求的闭环。但，实际情况确是，大量的实习生，消减了脑袋进入大厂，能触及到的项目都是周边和打杂，甚至并没能躬身参与项目，只是一个吃瓜群众。这样的经历，如果夸大的写进简历中，面试官很可能会深挖提问，准备
1.前言本文主要论证从零开始搭建爬虫->向量数据库->LLM大模型知识库过程，文章中不依赖任何爬虫、LangChain、ChatGLM等框架，从最原始角度通俗易懂、直观的解读大模型与向量数据库结合过程，给大家提供现阶段热门企业大模型解决方案建设思路和方向。 目前流行的中文开源大模型非ChatGLM（智普）、baichuan（百川）等莫属。虽然认知能力赶不上ChatGPT3.5，但是它的开源吸引了广大的AI研究者。目前大语言模型存在最大的问题在于：1、研究成本高，如果搭建一个13B以及以上的模型，全量运行需要24GB以上显存，如果进行量化质量又达不到要求，前期研究就要投入大量成本并且如果有多个
引言随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先，风险评估是金融机构必须面对的重要问题之一。深度学习算法可以通过学习大规模的历史数据，识别隐藏在数据中的潜在风险因素，并预测未来的风险情况。其次，欺诈检测是金融行业必不可少的任务。深度学习算法可以通过对交易模式和用户行为的建模，发现异常模式和欺诈行为，提高金融机构对欺诈的识别和预防能力。此外，深度学习算法在金融交易方面
TableAgent公测地址：https://tableagent.DataCanvas.com数字化时代，数据分析的重要性犹如空气般无处不在。商业数据分析是数字化管理、智能决策的基础，同时数据分析又是一个专业性极强的工作，描述性分析、诊断性分析、预测性分析，会让大多数只会用Excel的人望而生畏。九章云极DataCanvas公司自主研发的TableAgent数据分析智能体让大模型对个人生产力的赋能，从写纪要、做总结上升到新的台阶，只要会提问，就能成为一个高级的数据分析师，洞察数据奥秘。2023年7月9日OpenAI发布了震撼全球的CodeInterpreter插件，一时间人人都是数据分析师从
我的NexusOne(Gingerbread)和SamsungGalaxyTab(Honeycomb)都停止连接到我使用WPA/WPA2无线连接的公司网络。奇怪的是，这两种设备至少工作了2-3周，然后它们(在不同的时间)开始经历一个奇怪的Scanning->Authenticating->Connecting->Disconnectingphase。在最后一个阶段之后，它显示Disabled,securedwith802.1xEAP。谷歌搜索后，似乎有许多与此问题相关的公开票证(例如here、here和至少5个其他票证)。因为我的两个设备在此之前都在工作，所以我想知道可能出了什么问题。
随着互联网技术的迅猛发展，中小企业和开发者对于云计算的需求不断增加，用以提高业务效率和创新能力。然而，在市面上不胜枚举的云服务器产品中，如何选择一款既简单易用又高性能高效的产品成为了摆在他们面前的难题。为满足中小企业和开发者的迫切需求，华为云推出了全新的云服务器产品——华为云耀云服务器L实例（以下称：云耀L实例）。这一轻量级产品以“简单上云第一步”为理念，借助华为云多年技术积淀与创新力，为用户在多方面提供更优秀的体验，从性能、选购、部署到运维都具备卓越的性价比。那么，云耀L实例究竟有哪些优势？这篇文章，我们一起来探讨一下吧！智能不卡顿，性能业界领先性能作为基础设施产品的关键指标之一，对用户至关
基于AmazonBedrock的企业级生成式AI平台2023.12.2版权声明：本文为博主chszs的原创文章，未经博主允许不得转载。AmazonBedrock是一项新的AWS服务，可让企业通过API轻松利用和自定义生成式AI模型。公司现在可以构建和扩展人工智能应用程序，而无需管理运行这些模型本身所需的复杂基础设施和维护。AmazonBedrock充当“基础模型即服务(FoundationModelsasaService)”平台，客户可以在其中探索开源和专有模型，以找到最适合其需求的模型。一个关键的好处是无服务器体验(serverlessexperience)，它简化了使用公司自己的数据定制基
Azure机器学习-为端到端机器学习生命周期使用企业级AI服务。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、什么是Azure机器学习？Azure机器学习是一种用于加速和管理机器学习项目生命周期的云服务。机器学习专业人员、数据科学家和工程师可以在日常工作流中使用它：训练和部署模型，以及管理MLOps。可以在Azure机器学习中创建模型，也可以使用从开源平台构建的模型，例如Pytorch、TensorFlow或scikit-
